行业投资评级 - 电力设备新能源行业评级为“买入”（维持）[6] 报告核心观点 - 国家发改委、国家能源局发布《关于完善发电侧容量电价机制的通知》，明确对电网侧独立新型储能电站给予容量电价，此举旨在推动储能行业规划有序、竞争公平、良性发展[1][4] - 政策将提升储能电站的经济性，但中长期投资核心仍需关注现货市场价差，预计2026年储能装机维持景气，而2027年的高增速预期或因此回归合理范围[4] - 储能龙头标的因交易因素股价承压，在政策利好下低估值龙头有望迎来反弹，但市场乐观预期将逐步回归，产业链部分环节需求博弈将产生分歧，需持续关注招中标及现货价差[4] 政策内容解读总结 - **政策对象与权责**：容量电价适用于服务于电力系统安全运行、未参与配储的电网侧独立新型储能电站，具体执行权责下沉到地方[2] - **计价基准与标准**：容量电价水平以当地煤电容量电价标准为基础，其中煤电容量电价最低为165元/kW[3] - **核心补偿依据**：将“顶峰能力”视为补偿核心依据，计算公式为满功率连续放电时长除以全年最长净负荷高峰持续时长，折算比例最高不超过1[2][3] - **具体补偿测算**：以甘肃为例，系统净负荷高峰持续时长暂定为6小时，据此测算，2小时储能系统容量电价对应55元/kW，4小时系统对应110元/kW[3] - **补偿下限**：整体计算可得，补偿下限对应25元/kWh，假设每日一充一放，对应度电补贴下限为0.068元/kWh[3] - **管理方式**：电网侧独立新型储能电站实行清单制管理，项目清单由省级能源主管部门会同价格主管部门制定，国家能源局负责明确管理要求，以此引导行业健康有序增长[3] 投资建议总结 - **关注标的**：建议重点关注储能龙头标的阳光电源、宁德时代，认为其在政策发布后，低估值状态有望借势迎来反弹[4] - **产业与市场影响**：政策对储能产业层面为利好，但市场层面的乐观预期预计将逐步回归到合理范围，对于博弈储能需求的部分环节会产生较大分歧[4]

报告行业投资评级 - 行业评级：增持（维持）[4] 报告核心观点 - 核心观点：供给紧张、核电需求稳定增长，看好铀价持续上行 [1] - 核心逻辑：受资本开支有限及主要生产国产量不可持续影响，天然铀供给持续紧张；同时，全球对能源安全重视程度提高，核电需求预计持续增长，供需格局支撑铀价上行 [3] 铀价近期表现与驱动因素 - 截至2026年1月28日，铀期货价格上涨至98美元/磅，相较于2025年12月24日上涨29% [1] - 近期铀价上涨主要系需求向好，具体驱动因素包括：1）实物天然铀信托SPUT提交初步简式招股书，拟于25个月内不定期发行最多20亿美元信托份额；2）日本东京电力公司重启其最大的柏崎刈羽核电站6号机组 [1] 全球天然铀供给格局 - 全球铀资源储量分布集中，前三大资源国（澳大利亚28%、哈萨克斯坦13%、加拿大10%）资源量占比超50% [1] - 全球铀产量集中度更高，2022年前三大生产国（哈萨克斯坦43.01%、加拿大14.89%、纳米比亚11.37%）产量合计占全球近70% [1] - 预计未来天然铀供给持续紧张，主要因为：1）哈萨克斯坦以全球13%的资源储量供应了43%的产量，开采不可持续；2）全球最大铀矿生产商哈原工计划在2026年将铀产量削减约10% [2] - 全球前两大铀需求国（美国、中国）的产量占比较低，2024年产量占全球比例分别为0.4%和2.7% [2] 全球天然铀需求前景 - 全球核电铀需求稳定增长，2024年全球反应堆天然铀需求量共计6.75万tU，较2021年的6.25万tU上升8.00% [2] - 美国和中国是最大的铀需求国，2024年需求量分别为1.81万tU（占全球26.86%）和1.31万tU（占全球19.45%） [2] - 中国是未来核电需求增长的主力，根据IEA高值情境预测，到2050年全球核电运行装机容量将达到2024年水平的2.6倍 [3] - 根据《中国核能发展报告（2025）》，到2030年前，中国在运核电装机规模将跃居世界第一；预计到2035年，中国核电在电力结构中的占比将达到10% [3] - 美国寻求扩大战略铀储备以减少对俄罗斯供应的依赖，此举可能进一步推升铀价 [3] 投资建议 - 建议关注中国铀业、中广核矿业 [3]

行业投资评级 - 石油化工行业评级为“增持”（维持）[5] 报告核心观点 - 地缘政治不确定性驱动油价上行，预计2026年油价将在60-80美元/桶区间宽幅震荡，为石化板块景气奠定基础 [1] - 坚定看好“三桶油”及油服板块在资源博弈和资本开支保障下的长期成长性，同时看好炼化-化纤龙头在供给端出清背景下的景气修复 [1][2][3][4] 原油市场分析与展望 - **近期油价表现**：截至2026年1月30日，布伦特、WTI原油期货价格分别报收69.83美元/桶、65.74美元/桶，较上周收盘分别上涨6.7%、7.3% [1] - **核心驱动因素**： - **地缘政治**：伊朗局势紧张加剧，抬高原油地缘政治风险溢价 [1] - **供给端约束**：美国页岩油边际成本高企（25Q1调查边际成本约为65美元/桶），OPEC+于26Q1暂缓增产以平衡油价 [1] - **需求端向好**：IEA预计2026年全球原油需求增长93万桶/日，高于2025年的85万桶/日 [1] - **价格展望**：预计2026年油价在60-80美元/桶区间宽幅震荡 [1] 上游油气与油服板块 - **战略价值凸显**：全球战略资源博弈加剧，深海资源成为争夺焦点，长期看有望成为大国战略资产 [2] - **“三桶油”前景**：预计2026年将继续维持高资本开支，加强天然气市场开拓，加快炼化业务转型，以实现穿越周期的长期成长 [2] - **油服板块受益**：国内高额上游资本开支保障上游产储量增长，油服企业充分受益；海外业务进入业绩释放期，主要油服企业经营质量上升，在油价下跌时业绩逆势上行 [2] - **具体公司**：看好中海油下属油服企业经营质量的持续改善与国际竞争力的提升 [2] 中下游炼化与化工板块 - **行业政策新阶段**：2025年以来，政策从“减油增化”转向强调明确高附加值转化方向 [3] - **炼化行业**：扩能接近尾声，在炼油红线约束下行业供需有望改善；“油转化”、“油转特”加速推动行业高质量发展 [3] - **化纤行业**：涤纶长丝新增产能较少，产能结构性优化加速，龙头企业市占率和竞争力有望持续增强 [3] - **景气度展望**：在“反内卷”政策推进下，大炼化行业供需有望持续改善，行业景气度将持续修复 [3] 投资建议与关注标的 - **核心推荐板块**：坚定看好“三桶油”及油服板块；同时看好大炼化、煤化工、乙烯盈利向好 [4] - **具体关注标的**： - **“三桶油”**：中国石油（A+H）、中国石化（A+H）、中国海油（A+H）[4] - **油服工程企业**：中海油服、海油工程、海油发展、中油工程、石化油服、中石化炼化工程（H股）[4] - **炼化化纤产业链龙头**：中国石化、恒力石化、荣盛石化、东方盛虹、恒逸石化、桐昆股份、新凤鸣 [4] - **煤化工龙头**：宝丰能源、华鲁恒升、阳煤化工、中国旭阳集团等 [4] - **乙烷制乙烯龙头**：卫星化学 [4] 行业数据库关键数据（截至2026年1月30日或指定日期） - **价格数据**：布伦特、WTI、迪拜现货价走势图显示价格在50-90美元/桶区间波动 [10][11][12] - **价差数据**：展示了布伦特-WTI、布伦特-迪拜现货结算价差，以及美国亨利港和荷兰TTF天然气价格 [14][18] - **中国原油市场**：包含中国原油期货价格、持仓量、成交量，以及中国原油进口量和加工量数据 [20][21][22][23][24][48][49] - **库存情况**： - **美国**：原油及石油制品总库存约1500-1800百万桶，原油库存约400-500百万桶，汽油库存约220-270百万桶，馏分油库存约100-140百万桶 [25][27][31][33] - **OECD**：整体库存约2700-3100百万桶，原油库存约1250-1500百万桶 [35][39] - **新加坡与ARA**：库存数据亦有展示 [37][40] - **供需数据**： - **需求**：全球原油需求及预测、三大组织对2026年需求增长预测（IEA为93万桶/日）、美国汽油消费、中美欧炼厂开工率等 [42][43][44][45][46][50][51] - **供给**：全球原油供给及预测、钻机数、OPEC产量（总产量及沙特产量）、美国原油产量及钻机数等 [53][54][55][58][59][60][62] - **产品价差**：展示了石脑油、PDH、MTO、新加坡汽柴油/煤油与原油的价差 [64][65][66][67][68][70][71] - **金融变量**：展示了WTI油价与标普500指数、美元指数的关系，以及原油运输指数（BDTI） [72][75][77][74]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：量能择时模型**[7][23] * **模型构建思路**：基于主要宽基指数的成交量能变化来判断市场短期趋势，并给出看多或谨慎（空）的择时信号[23]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体计算步骤和公式，仅展示了其应用结果。模型根据量能指标的变化，对多个宽基指数（如上证指数、沪深300等）生成择时观点[23]。 2. **因子名称：沪深300上涨家数占比情绪指标**[24][25] * **因子构建思路**：通过计算沪深300指数成分股中过去一段时间内取得正收益的股票数量占比，来度量市场的整体情绪。该指标认为，当正收益股票增多时市场可能处于底部，而当大部分股票都上涨时情绪可能过热[24]。 * **因子具体构建过程**： 1. 对于沪深300指数的每一个成分股，计算其过去N日的收益率。 2. 统计过去N日收益率大于0的个股数量。 3. 计算该数量占沪深300指数总成分股数量的比例，即得到“沪深300指数N日上涨家数占比”。 $$沪深300指数N日上涨家数占比 = \frac{过去N日收益大于0的个股数}{沪深300指数总成分股数}$$[24] * **因子评价**：该指标可以较快地捕捉上涨机会，但在市场过热阶段提前止盈会错失后续上涨收益，同时难以有效规避下跌风险[25]。 3. **模型名称：沪深300上涨家数占比择时模型（动量情绪指标）**[26][28] * **模型构建思路**：对“沪深300上涨家数占比”因子进行不同窗口期的平滑处理，通过比较快慢线的相对位置（金叉/死叉）来产生择时信号[26][28]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算基础因子：沪深300指数N日上涨家数占比（报告中N=230）[26]。 2. 对该因子序列分别计算窗口期为N1和N2的移动平均值，得到慢线和快线（报告中N1=50，N2=35，且N1>N2）[26][28]。 3. 生成交易信号：当快线大于慢线时，看多沪深300指数；否则，对市场持中性态度[26][28]。 4. **模型名称：均线情绪指标择时模型**[32][36] * **模型构建思路**：基于沪深300指数收盘价与一组长期均线（八均线体系）的相对位置关系，构建情绪指标并进行择时[32]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数收盘价的八条均线，参数分别为：8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[32]。 2. 统计当日收盘价大于这八条均线数值的数量[36]。 3. 生成交易信号：当当前价格大于八均线指标值的数量超过5时，看多沪深300指数[36]。 5. **因子名称：横截面波动率**[37][38] * **因子构建思路**：计算特定指数（如沪深300、中证500等）成分股在横截面上的收益率波动率，用以衡量市场分化程度和选股（Alpha）环境的优劣[37]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但指出该指标用于观察指数成分股之间的收益离散程度。波动率上升通常意味着Alpha环境好转[37]。 6. **因子名称：时间序列波动率**[38][41] * **因子构建思路**：计算特定指数成分股加权的时间序列波动率，用于评估市场整体波动水平和Alpha环境[38]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体的计算公式，但提及该指标是成分股加权后的结果。波动率变化可用于判断Alpha环境的好转或恶化[38][41]。 7. **因子名称：抱团基金分离度**[82] * **因子构建思路**：通过计算抱团基金组合截面收益的标准差，来度量基金抱团的程度。标准差越小，说明基金表现越趋同，抱团程度越高；反之则表示抱团正在瓦解[82]。 * **因子具体构建过程**： 1. 构造一个抱团基金组合。 2. 计算该组合内各基金在截面上的收益率。 3. 计算这些截面收益率的标准差，即为“分离度”指标[82]。 模型的回测效果 1. **动量情绪指标择时策略**，模型净值表现展示在历史回测图中，策略净值在情绪景气区间表现较好[29][30]。 2. **均线情绪指标择时策略**，模型净值表现展示在历史回测图中，策略在情绪景气区间运行[34]。 因子的回测效果 1. **横截面波动率因子**，近两年平均值：沪深300为2.01%，中证500为2.26%，中证1000为2.50%[38]。近一年平均值：沪深300为1.99%，中证500为2.28%，中证1000为2.52%[38]。近半年平均值：沪深300为2.03%，中证500为2.42%，中证1000为2.58%[38]。近一季度平均值：沪深300为2.14%，中证500为2.45%，中证1000为2.61%[38]。 2. **时间序列波动率因子**，近两年平均值：沪深300为1.01%，中证500为1.35%，中证1000为1.52%[41]。近一年平均值：沪深300为0.90%，中证500为1.14%，中证1000为1.20%[41]。近半年平均值：沪深300为0.82%，中证500为1.12%，中证1000为1.08%[41]。近一季度平均值：沪深300为0.96%，中证500为1.22%，中证1000为1.17%[41]。

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：PB-ROE-50组合** * **模型构建思路：** 基于市净率（PB）和净资产收益率（ROE）两个核心指标，构建一个价值与质量相结合的选股模型[23]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述该模型的构建公式和具体步骤，仅提及其为基于PB和ROE的选股组合[23]。 2. **模型名称：机构调研组合（公募调研选股策略、私募调研跟踪策略）** * **模型构建思路：** 利用机构调研事件作为信息源，构建事件驱动选股策略[25]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述该模型的构建公式和具体步骤，仅提及其为基于公募和私募调研事件的选股策略[25]。 3. **模型名称：大宗交易组合** * **模型构建思路：** 基于“高成交、低波动”原则，从发生大宗交易的股票中筛选后续表现更佳的标的[30]。 * **模型具体构建过程：** 报告提及该组合使用“大宗交易成交金额比率”和“6日成交金额波动率”两个指标，按照“高成交、低波动”的原则，通过月频调仓方式构造组合[30]。具体计算公式和选股细节未在本文中提供。 4. **模型名称：定向增发组合** * **模型构建思路：** 以定向增发（定增）的股东大会公告日为事件节点，构建事件驱动选股组合[35]。 * **模型具体构建过程：** 报告提及该组合综合考虑了市值因素、调仓周期以及对仓位的控制，但未提供具体的构建公式和选股细节[35]。 模型的回测效果 * **PB-ROE-50组合：** 本周超越基准收益率：中证500为0.59%，中证800为-0.50%，全市场为-2.81%[23][24]。今年以来超额收益率：中证500为-0.44%，中证800为5.47%，全市场为5.48%[24]。 * **机构调研组合（公募调研选股）：** 本周超越基准收益率（相对中证800）为-4.21%，今年以来超额收益率为-0.82%[25][26]。 * **机构调研组合（私募调研跟踪）：** 本周超越基准收益率（相对中证800）为-1.85%，今年以来超额收益率为6.52%[25][26]。 * **大宗交易组合：** 本周超越基准收益率（相对中证全指）为0.06%，今年以来超额收益率为5.62%[30][31]。 * **定向增发组合：** 本周超越基准收益率（相对中证全指）为0.13%，今年以来超额收益率为1.17%[35][36]。 量化因子与构建方式 **注：** 报告中列出了大量因子及其表现，但均未提供具体的构建思路、公式和过程。以下仅根据报告内容列出因子名称。 1. **大类因子：** 动量因子、盈利因子、Beta因子、流动性因子[1][18]。 2. **单因子（部分列举）：** * **估值类：** 市盈率因子、市盈率TTM倒数、市净率因子、市销率TTM倒数、BP因子、EP因子[1][12][14][21]。 * **盈利类：** 净利润率TTM、营业利润率TTM、单季度ROE、单季度ROA、单季度ROE同比、单季度ROA同比、标准化预期外盈利、经营现金流比率、ROIC增强因子、总资产毛利率TTM、毛利率TTM、单季度总资产毛利率、单季度EPS、每股经营利润TTM因子[1][12][13][14][15][16][17][21]。 * **成长类：** 单季度营业收入同比增长率、单季度营业利润同比增长率、单季度净利润同比增长率、净资产增长率因子、净利润增长率因子、总资产增长率[12][13][14][15][16][17][21]。 * **动量反转类：** 动量弹簧因子、5日反转、早盘收益因子、早盘后收益因子、5日动量、1月动量[12][13][14][15][16][17][21]。 * **交易行为/流动性类：** 大单净流入、小单净流入、动量调整大单、动量调整小单、5日平均换手率、换手率相对波动率、成交量的5日指数移动平均、5日成交量的标准差、6日成交金额的移动平均值、6日成交金额的标准差、流动性因子[12][13][14][15][16][17][18][21]。 * **波动率/风险类：** 下行波动率占比、日内波动率与成交金额的相关性、5分钟收益率偏度、残差波动率因子[12][13][14][15][16][17][21]。 * **质量/稳定性类：** ROE稳定性、ROA稳定性、EPTMM分位点、标准化预期外收入、净利润断层、每股净资产因子[12][13][14][15][16][17][21]。 * **规模类：** 对数市值因子[13][15][17]。 因子的回测效果 **注：** 因子表现数据为最近一周（2026.01.26-2026.01.30）剔除行业与市值影响后多头组合相对于基准指数的超额收益[12]。以下为各股票池中表现最佳和最差的三个因子。 * **沪深300股票池：** * 表现较好：市盈率因子 (1.70%)、净利润率TTM (1.03%)、营业利润率TTM (1.02%)[1][12]。 * 表现较差：早盘后收益因子 (-3.58%)、动量弹簧因子 (-3.50%)、5日反转 (-2.98%)[1][12]。 * **中证500股票池：** * 表现较好：市销率TTM倒数 (3.25%)、市盈率TTM倒数 (2.67%)、市盈率因子 (2.45%)[1][14]。 * 表现较差：5分钟收益率偏度 (-3.71%)、6日成交金额的移动平均值 (-2.69%)、5日反转 (-2.40%)[1][14]。 * **流动性1500股票池：** * 表现较好：经营现金流比率 (2.27%)、动量调整小单 (1.65%)、单季度ROA (1.62%)[2][16]。 * 表现较差：5分钟收益率偏度 (-3.03%)、早盘收益因子 (-2.65%)、5日平均换手率 (-2.21%)[2][16]。

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 2026年1月26日至1月30日信用债发行量环比上升，各行业信用利差涨跌互现，二级市场交易量环比下降 [1][3][4] 根据相关目录分别进行总结 一级市场 发行统计 本周信用债共发行445只，发行规模总计4703.74亿元，环比增加21.90%；产业债发行197只，规模2401.77亿元，环比增加17.79%，占比51.06%；城投债发行202只，规模1182.97亿元，环比增加28.38%，占比25.15%；金融债发行46只，规模1119.00亿元，环比增加24.58%，占比23.79%；信用债平均发行期限2.63年，产业债2.28年、城投债3.25年、金融债1.80年；平均发行票面利率2.09%，产业债2.01%、城投债2.23%、金融债1.83% [1][11][14] 取消发行统计 本周共有1只信用债取消发行 [23] 二级市场 信用利差跟踪 本周行业信用利差涨跌互现，AAA级汽车上行3.6BP、轻工制造下行9.7BP，AA+级建筑材料上行2.9BP、食品饮料下行5.7BP，AA级传媒上行20.8BP、农林牧渔下行5.6BP；煤炭和钢铁信用利差涨跌互现，各等级城投和非城投、国企和民企、区域城投信用利差均涨跌互现 [24][25][27] 交易量统计 本周信用债总成交量16013.02亿元，环比下降5.09%；成交量前三为商业银行债、公司债和中期票据，商业银行债成交量5459.25亿元，环比减少5.96%，占比34.09%，公司债成交量4554.39亿元，环比增加2.46%，占比28.44%，中期票据成交量3382.76亿元，环比减少6.63%，占比21.13% [4][28] 本周交易活跃债券 选取本周交易笔数TOP20的城投债、产业债和金融债供投资者参考 [30]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 本周转债市场和权益市场均下跌 建议精细化择券 结合转债条款和正股情况综合判断 关注个券强赎风险 [4] 各目录内容总结 市场行情 - 本周（2026 年 1 月 26 日至 2026 年 1 月 30 日）中证转债指数涨跌幅为 -2.61% （上周为 +2.92%） 中证全指变动为 -1.54% （上周为 +1.76%） 2026 年以来中证转债涨跌幅为 +5.82% 中证全指涨跌幅为 +5.75% [1] - 分评级看 高评级券（AAA）、中高评级券（AA+）、中评级券（AA）、中低评级券（AA -）和低评级券（AA - 及以下）本周涨跌幅分别为 -0.81%、-1.48%、-1.51%、-1.87%、-2.81% 高评级券跌幅最低 [1] - 分转债规模看 大规模转债（债券余额大于 20 亿元）、中大规模转债（余额在 15 至 20 亿元之间）、中规模转债（余额在 10 至 15 亿元之间）、中小规模转债（余额在 5 至 10 亿元之间）、小规模转债（余额小于 5 亿元）本周涨跌幅分别为 -1.42%、-1.59%、-1.93%、-1.49%、-2.49% 大规模转债跌幅最低 [2] - 分平价看 超高平价券（转股价值大于 130 元）、高平价券（转股价值在 120 至 130 元之间）、中高平价券（转股价值在 110 至 120 元之间）、中平价券（转股价值在 100 至 110 元之间）、中低平价券（转股价值在 90 至 100 元之间）、低平价券（转股价值在 80 至 90 元之间）、超低平价券（转股价值小于 80 元）本周涨跌幅分别为 +2.18%、+1.72%、-2.91%、+2.45、+1.51%、-4.29%、+5.97%和 -0.43% 低平价券涨幅最高 [2] 转债价格、平价和转股溢价率情况 - 截至 2026 年 1 月 30 日 存量可转债共 392 只（上周收盘为 394 只） 余额为 5480.15 亿元（上周收盘为 5505.73 亿元） [3] - 转债价格均值为 140.56 元（上周收盘为 141.26 元） 分位值为 99.33% （2023 年初至 2026 年 1 月 30 日） [3] - 转债平价均值为 109.04 元（上周收盘为 109.62 元） 分位值为 99.33% （2023 年初至 2026 年 1 月 30 日） [3] - 转债转股溢价率均值为 34.49% （上周收盘为 32.88%） 分位值为 52.08% （2023 年初至 2026 年 1 月 30 日） [3] 可转债表现和配置方向 本周转债市场和权益市场均下跌 建议精细化择券 结合转债条款和正股情况综合判断 关注个券强赎风险 [4] 转债涨幅情况 - 本周涨幅排名前 15 的转债中 联瑞转债涨幅最高 为 44.00% 正股为联瑞新材 行业为基础化工 [20] - 部分转债如天准转债、百川转 2 等也有较高涨幅 且不同转债正股涨幅表现不一 [20]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 2026年1月26 - 30日我国已上市公募REITs二级市场价格整体波动上行 与其他主流大类资产相比回报率居中 本周无REITs产品新增上市 有10只REITs产品项目状态更新 另有8只商业不动产REITs申报 [1][4][11] 各部分总结 二级市场 价格走势 - 大类资产层面：我国已上市公募REITs二级市场价格波动上行，中证REITs（收盘）和全收益指数本周回报率分别为0.35%和0.47%；加权REITs指数回报率为0.42% 与其他主流大类资产相比，回报率排序为原油> REITs > 纯债 >美股>A股>黄金>可转债 [11] - 底层资产层面：产权类和特许经营权类REITs价格均上涨，回报率分别为0.27%和0.68%；水利设施类REITs涨幅最大，回报率前三的底层资产类型为水利设施类（2.04%）、能源类（1.55%）和交通基础设施类（0.44%） [16][19] - 单只REIT层面：41只REITs上涨，1只持平，36只下跌 涨幅前三为博时津开产园REIT（4.94%）、工银蒙能清洁能源REIT（4.64%）和华夏中海商业REIT（4.52%）；跌幅前三为易方达广开产园REIT（5.03%）、华夏合肥高新REIT（3.39%）和中银中外运仓储物流REIT（2.68%）；年化波动率前三为中信建投沈阳国际软件园REIT（31.59%）、博时蛇口产园REIT（25.46%）和南方顺丰物流REIT（25.3%） [22] 成交规模及换手率 - 底层资产层面：本周成交规模31.8亿元，新型基础设施类REITs区间日均换手率领先 成交额前三为园区基础设施（6.44亿元）、消费基础设施（5.61亿元）、交通基础设施（5.41亿元）；换手率前三为新型基础设施类（1.06%）、生态环保类（0.80%）、市政设施类（0.77%） [24] - 单只REIT层面：成交规模和换手率表现分化 成交量前三为华夏合肥高新REIT（0.41亿份）、博时蛇口产园REIT（0.36亿份）、嘉实京东仓储基础设施REIT（0.30亿份）；成交额前三为华夏华润商业REIT（1.28亿元）、南方润泽科技数据中心REIT（1.09亿元）、嘉实京东仓储基础设施REIT（1.09亿元）；换手率前三为中金亦庄产业园REIT（12.23%）、嘉实京东仓储基础设施REIT（8.97%）、中信建投沈阳国际软件园REIT（8.71%） [27] 主力净流入及大宗交易情况 - 主力净流入情况：本周主力净流入总额14910万元，交投热情较上周下降 不同底层资产REITs中，主力净流入额前三为消费基础设施类（7201万元）、园区基础设施类（2945万元）、能源基础设施类（1913万元）；单只REIT中，主力净流入额前三为华夏华润商业REIT（3860万元）、中金亦庄产业园REIT（1590万元）、中金印力消费REIT（1447万元） [30] - 大宗交易情况：本周大宗交易总额3.66亿元，较上周下降 1月28日成交额最高，为10806万元；单只REIT中，大宗交易成交额前三为平安宁波交投REIT（18062万元，折溢价率 -1.66%）、华泰宝湾物流REIT（4580万元，折溢价率 -2.11%）、嘉实京东仓储基础设施REIT（4287万元，折溢价率 -0.01%） [33] 一级市场 已上市项目 - 截至2026年1月30日，我国公募REITs产品78只，发行规模2017.49亿元 交通基础设施类发行规模最大，为687.71亿元；园区基础设施类次之，为329.33亿元 本周无REITs产品新增上市 [37] 待上市项目 - 22只REITs待上市，20只为首发，2只为待扩募 本周中航北京昌保租赁住房封闭式基础设施证券投资基金和中金厦门火炬产业园封闭式基础设施证券投资基金项目状态更新至“已问询” 另有8只商业不动产REITs申报 [41]

提名背景与候选人优势 - 特朗普于1月30日正式提名凯文·沃什为新一届美联储主席[2] - 沃什拥有美联储（2006-2011年）与华尔街（摩根士丹利）双重任职背景，能兼顾国会与市场的认可[4][6] - 沃什因其岳父与特朗普的密切关系，与总统本人关系也很密切[6] 政策立场与预期 - 沃什支持降息，但反对在经济平稳期扩表，主张通过缩减资产负债表（QT）来控制通胀[2][7] - 其引导下的美联储后续或呈现“降息与缩表并行”的政策组合[2][7] - 沃什认为AI驱动的生产力提升具有“通缩效应”，并呼吁明确美联储与财政部的职责边界[7][9] 市场即时反应 - 提名公布后，10年期美债收益率上行1.41个基点至4.25%，美元指数上涨0.19%至96.3[10] - 市场担忧流动性收紧，纳斯达克100期货下跌0.67%，标普500期货下跌0.42%[10] - 伦敦金现下跌4.51%，伦敦银现下跌10.42%[10] 未来政策路径展望 - 预计沃什上台后政策节奏为“降息在前，缩表在后”，2026年内可能降息2-3次[11] - 需警惕若鲍威尔在2025年5月卸任美联储理事，特朗普将掌控理事会7票中的4票，可能威胁美联储独立性[3][15] - 若美联储独立性被削弱，可能放大美债期限溢价，在此背景下黄金仍具中长期配置价值[3][15]

报告投资评级 - 维持“买入”评级 [4] 报告核心观点 - FY26Q2业绩超预期主要受投资收益拉动，剔除OpenAI投资影响后净利润仍实现稳健增长 [1] - Azure增速维持高位但受可分配算力限制，生产力与企业流程部门稳健增长，更多个人计算部门承压 [2][3] - 资本开支维持高强度以扩张AI供给侧，短期压制自由现金流但有助于巩固长期领先优势 [4] - 基于云业务稳健、商业RPO高增及AI需求确定性，维持对微软中长期增长的判断 [4] 业绩表现总结 - **FY26Q2整体业绩**：实现营业收入813亿美元，同比增长17%，略超市场预期；营业利润383亿美元，同比增长21%，营业利润率47.1%；GAAP净利润385亿美元，同比增长60%，主要受OpenAI投资重估收益拉动；剔除该影响后的non-GAAP净利润309亿美元，同比增长23% [1] - **智能云部门**：实现收入约329亿美元，同比增长29%；其中Azure及其他云服务收入同比增长39%，增速与FY26Q1基本持平；公司指引FY26Q3 Azure收入在固定汇率口径下同比增长37%-38% [2] - **生产力与企业流程部门**：实现收入341亿美元，同比增长16%；其中Microsoft 365商业云收入同比增长17%，消费者云收入同比增长29%，Dynamics 365收入同比增长19%，LinkedIn收入同比增长11% [3] - **更多个人计算部门**：实现收入143亿美元，同比下降3%；其中Windows OEM与设备收入小幅增长1%，Xbox内容与服务收入同比下降5%，搜索与新闻广告（不含TAC）同比增长10% [3] 资本开支与AI战略 - **资本开支强度**：FY26Q2资本开支（含融资租赁）维持高位，固定资产与设备投入显著提升，主要方向为数据中心与算力相关支出 [4] - **未来规划**：管理层重申FY26全年资本开支增速将高于FY25，AI相关总产能预计同比提升80%以上，未来两年全球数据中心总面积有望接近翻倍 [4] 盈利预测与估值 - **盈利预测调整**：预计FY2026-FY2028净利润分别为1303亿美元、1426亿美元、1668亿美元，较上次预测分别上调9.5%、2.9%、1.9% [4] - **营业收入预测**：预计FY2026E-FY2028E营业收入分别为3249亿美元、3756亿美元、4330亿美元，对应增长率分别为15.3%、15.6%、15.3% [5] - **估值水平**：按当前股价测算，公司FY2026E-FY2028E市盈率（P/E）分别为25倍、23倍、19倍 [4][5]